AI 如何預測實驗結果，協助縮短研究時間、降低成本並提升效率？讓我們透過本文與 INVIAI 一起深入了解！

AI 如何規劃與分析實驗

人工智慧（AI）正在改變科學家規劃與解讀實驗的方式。透過學習大量資料中的模式——從研究論文到模擬結果——AI 模型能預測新實驗的可能結果。

例如，經過科學文獻訓練的大型語言模型（LLMs）已被證明能「萃取模式」，讓它們以超越人類的精準度預測科學結果。

在一項近期研究中，AI 工具比人類專家更頻繁正確預測神經科學實驗的結果。這些由 AI 驅動的預測，有望減少試錯過程，節省實驗室的時間與資源。

研究人員已開始將 AI 作為科學的「副駕駛」。在一項里程碑式成果中，基於 Google Research LLM 的 AI 「共同科學家」重新發現了細菌中一個複雜的生物機制：其排名最高的假說完全吻合實驗確認的基因轉移過程。換言之，AI 獨立提出了人類科學家花費多年才解決的正確答案。

作者們總結，這類 AI 不僅是工具，更是「創造引擎，加速發現」。

同樣地，倫敦大學學院（UCL）領導的團隊證明，通用 LLM（以及專門的「BrainGPT」模型）能以遠高於人類神經科學家的準確度預測神經科學研究結果。LLM 平均成功率達 81%，而專家僅有 63–66%。這顯示 AI 能識別文獻模式，做出超越單純查找事實的前瞻性預測。

AI 在各科學領域的應用

生物學

AI 在許多領域取得突破。在生物學中，一個基礎模型以超過百萬細胞的資料訓練，學會了基因表達的「語法」。它能預測任何人體細胞類型中哪些基因會活躍，且預測結果與實驗室測量高度吻合。

在一個示範中，AI 正確預測遺傳性白血病突變如何破壞細胞調控網絡——這一預測後來被實驗證實。

化學

在化學領域，麻省理工學院（MIT）研究人員開發了名為FlowER的模型，透過強制物理約束（如質量與電子守恆）更真實地預測化學反應結果。這種具約束意識的 AI 大幅提升了反應產物預測的準確性與可靠性。

像 IBM 的 RXN for Chemistry 這類 AI 平台同樣利用深度學習來映射「化學語言」並預測反應結果，幫助化學家比傳統試錯法更快探索新反應。

材料科學

在材料科學中，新興的 AI 基礎模型（如微軟的 MatterGen/MatterSim）正在以原子與分子資料訓練，能在實驗前預測新材料的行為。

AI 在物理與先進模擬中的應用

一個物理知識導向的 AI 模型成功預測了核融合實驗的結果。例如，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的科學家利用 AI 驅動的框架，提前數天預測融合點火實驗的成功機率。該模型以數千次模擬與過去實驗為訓練，預測點火（淨能量增益）成功率超過 70%。

實驗後，實際中子產量落在 AI 預測範圍內，證明 AI 能提供複雜物理實驗的可靠機率預測。

這種結合 AI 與物理模擬的方法，不僅給出正確預測，還量化不確定性，幫助研究人員評估實驗風險。同樣地，在重力波研究中，AI 設計了新型干涉儀配置（如增加公里級光學腔），提升探測器靈敏度——這些發現是人類工程師未曾注意到的。

AI 驅動的實驗室自動化

實驗室自動化是 AI 預測帶來革命性改變的另一領域。科學家設想完全自動化的「發現工廠」，由機器人執行實驗，AI 分析結果。北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員描述，移動機器人能持續執行化學實驗，不知疲倦，且比人類更精準地執行實驗流程。

這些機器人產生龐大數據集，AI 可即時掃描其中的模式與異常。

在這個願景中，傳統的設計-製作-測試-分析循環變得更快速且具適應性：AI 模型可建議下一個實驗、即時優化條件，甚至規劃整個實驗計畫。例如，UNC 團隊指出 AI 能辨識有潛力的新化合物或材料，實際指引科學家下一步的研究方向。

透過自動化例行任務，研究人員得以專注於更高層次的問題，AI 則聚焦於最具資訊量的實驗。

AI 對科學研究的益處

AI 驅動的預測為科學帶來巨大益處。它能透過縮小實驗選項範圍來加速發現，透過排除無效嘗試降低成本，並揭露人類可能忽略的微妙模式。像 DeepMind 的 AlphaFold2 已經革新生物學，能預測蛋白質結構：AlphaFold2 精準模擬了科學界已知約兩億種蛋白質的三維結構。

這意味著實驗者花在繁瑣的 X 光或冷凍電子顯微鏡研究上的時間大幅減少，能專注於新穎蛋白質的研究。

同樣地，布魯克海文實驗室的 ESMBind 模型預測植物蛋白如何結合金屬離子（如鋅或鐵），並在識別金屬結合位點方面優於其他方法。這加速了生物能源作物的研究，幫助鎖定影響養分吸收的基因。

在所有案例中，AI 都是強大的篩選工具：它將龐大的實驗「搜尋空間」過濾成較小的高機率結果或候選項目。

AI 的挑戰與限制

然而，這些進展也帶來新問題。AI 能如此準確預測許多結果，顯示科學發現往往遵循既有模式。正如 UCL 研究人員指出，「大量科學並非真正創新，而是符合文獻中的既有模式」。

這意味著 AI 擅長例行或漸進式發現，但可能難以應對真正前所未有的現象。

專家警告，人類的創造力與批判思維仍不可或缺：AI 建議需經過嚴謹的實驗驗證。此外，資料偏差（AI 只能學習所見資料）與過度自信（模型在超出訓練範圍時可能出錯）也是挑戰。儘管如此，AI 預測已在生物學、化學與物理學領域推動多項突破，利大於弊。

AI 在實驗設計的未來

展望未來，AI 與實驗將日益緊密結合。科學家正開發針對科學領域（利用物理、化學或基因組資料）的「基礎模型」，以更精準預測結果，甚至提出創新實驗設計。

不久的將來，研究人員可將擬議實驗輸入 AI 工具，獲得可能結果的機率分布。

透過在電腦中反覆模擬，團隊能在動手操作移液管或雷射前優化實驗。目標是混合式研究流程：AI 快速縮小有潛力的假說與路徑，人類科學家則以直覺與洞察力探索未知。

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若能妥善運用，這種合作關係可加快兩到三倍的發現速度，解決從再生能源材料到個人化醫療等重大挑戰。

正如一位研究者所言，AI 將成為「您武器庫中的強大工具」，幫助科學家設計最有效的實驗，開啟新領域。